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線形だけでなく、ロジスティック回帰の二次項を使用して、変数の R のオッズ比を計算しようとしています。モデルに X と X^2 があるとします。X が特定の値をとるときのオッズ比 (X の単位変更) を取得する方法は知っていますが、この推定値の信頼区間を計算する方法はわかりません。SASでどのように行われるかについてのこのリファレンスを見つけました：http://support.sas.com/kb/35/189.html、しかし私はRでそれをしたいと思います.何か提案はありますか?

@BenBolkerここに例があります：

mydata <-read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
mydata <- transform(mydata, gpaSquared=gpa^2,greSquared=gre^2)
model <- glm(admit ~ gpa + gpaSquared  + gre , family = binomial(logit), data = mydata)

この例では、gpa のオッズ比は gpa の実際の値に依存します (たとえば、gpa=4 の場合の gpa の単位変更の影響)。gpa=5 と gpa=4 の対数オッズを計算し、それらからオッズ比を取得できますが、OR の CI を取得する方法がわかりません。(この例では、二乗項は統計的に有意ではないことを無視してください...)

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m <- glm(x~X1^2+X2,data,family=binomial(link="logit"))
summary(m)
confint(m) # 95% CI for the coefficients using profiled log-likelihood
confint.default(m) ## CIs using standard errors
exp(coef(m)) # exponentiated coefficients
exp(confint(m)) # 95% CI for exponentiated coefficients
于 2014-01-15T12:25:53.673 に答える